사물 인터넷 기술
조직은 IoT 인프라를 배포하고 방대한 양의 기기 생성 데이터에서 통찰력을 발견하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다.
에지 컴퓨팅의 대중적인 이미지는 그것이 핵심 기업 시스템 외부의 모든 처리를 의미한다는 것을 암시하지만 다소 모호하기도 합니다. 예를 들어 랩톱에서 작업하는 것은 이론적으로 "에지 컴퓨팅"으로 간주될 수 있습니다.
엔터프라이즈 목적을 위해서는 엣지 컴퓨팅이 수반하는 것과 아키텍처의 어떤 부분에 영향을 미치는지에 대한 보다 정확한 정의가 필요합니다. 대부분의 기술 정의에 대한 마지막 단어로 많은 사람들이 NIST, NIST(National Institute of Standards &Technology)를 찾습니다. NIST도 에지 컴퓨팅에 대해 말할 것이 있습니다. ofThings 및 모바일 영역, 안쪽으로 확장하여 가상화 및 데이터 센터 하이퍼바이저
참조: 엣지 컴퓨팅 및 5G 센터
IT에 대한 다른 권위자인 Gartner는 에지를 "정보 처리가 에지 가까이에 위치하며 사물과 사람이 해당 정보를 생산하거나 소비하는 분산 컴퓨팅 토폴로지의 일부"로 정의합니다.
별도의 Gartner 정의는 이를 한 단계 더 나아가 "극도의 탈중앙화를 가능하게 하고 최적화하는 컴퓨팅 모델로, 노드를 데이터 및 콘텐츠의 소스 및 싱크에 최대한 가깝게 배치합니다. 분산 접근 방식으로서 대규모 클라우드 공급자가 거대한 규모의 경제를 활용하는 중앙 집중화 경향을 완벽하게 보완합니다."
에지 컴퓨팅을 이해하는 또 다른 부분은 아키텍처에 어떻게 적용되는지입니다. 기업이 비즈니스 계획을 지원하기 위해 어떤 기술을 도입하는지에 대한 로드맵, 이러한 솔루션이 어떻게 결합되는지, 적용될 표준 및 형식에 대한 로드맵이 있기 때문에 이는 매우 중요합니다. 에지 컴퓨팅 참조 아키텍처는 기업에 강력한 에지 데이터 처리, 향상된 기능을 제공할 수 있습니다. IoT 장치 관리 및 BIservices와의 통합.
그러나 에지 아키텍처는 아직 진행 중인 영역이라고 독일 인공 지능 연구 센터(German Research Center for ArtificialIntelligence)의 논문 저자는 말합니다. 이상적인 아키텍처는 컴퓨팅 및 통신을 위한 클라우드와 IoT 장치 사이의 추가 에지 컴퓨팅 계층으로 구성됩니다. “장치 자체에서 생성된 데이터는 클라우드 또는 백엔드 인프라로 직접 전송되지 않지만 초기 컴퓨팅은 이 계층에서 수행됩니다. . 이 계층은 데이터를 상위 계층인 인프라로 보내기 전에 집계, 분석 및 처리하는 데 사용됩니다.
에지 아키텍처는 주변에 구축된 기업의 특성에 맞게 조정되어야 합니다. 예를 들어, 최근 게시물에서 인텔과 SAP는 협력하여 기존 핵심 엔터프라이즈 애플리케이션의 범위를 확장하는 IoT 에지 컴퓨팅 아키텍처를 간략히 소개했습니다. “IoT의 잠재력에도 불구하고 조직은 IoT 인프라를 배포하고 방대한 양의 통찰력을 발견하는 데 상당한 도전에 직면해 있습니다. 장치 생성 데이터의”라고 문서 작성자는 지적합니다. 참조 아키텍처에는 다음 구성 요소가 포함됩니다.
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IoT 데이터가 엔터프라이즈 비즈니스 운영의 더 중요한 부분이 됨에 따라 데이터 분석 및 처리의 지연 시간을 줄이는 기능이 차이를 만들 수 있습니다. 실시간의 가능성을 새로운 차원으로 끌어올립니다. IoT 네트워크를 통해 이동하는 많은 데이터가 있습니다. 중요한 데이터를 식별하고 찾는 것이 속도를 늦출 수 있는 지점까지입니다. 메타데이터(데이터에 대한 데이터)는 특히 비정형 데이터를 인덱싱하고 식별할 때 데이터 왕국의 핵심입니다. 데이터가 엔터프라이즈 기능을 압도할 수 있는 것처럼 메타데이터는 작업 속도를 훨씬 더 늦출 수 있
Edge 분석이란 무엇입니까? 에지 분석은 클라우드나 다른 중앙 집중식 시스템이 아닌 네트워크 내 일부 비중앙 지점(네트워크 에지)에서 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 데 사용되는 방법입니다. 에지 분석은 일반적으로 센서, 네트워크 스위치, 주변 노드 또는 기타 연결된 장치 근처에서 발생합니다. 에지 분석의 분산된 로컬 특성은 훨씬 빨라서 네트워크 부하를 줄이는 동시에 더 빠르고 정확한 비즈니스 인텔리전스를 제공한다는 점에서 기존의 빅 데이터 방법보다 이점이 있습니다. 이 모델에서는 대부분의 정보가 에지에서 분석되고 가장 관련